هوش مصنوعی مولد: از مبانی تا سطح پیشرفته

معرفی
سرفصل

✅ سرفصل و جزئیات آموزش

آنچه یاد خواهید گرفت:

درک مبانی هوش مصنوعی
بررسی مدل‌های هوش مصنوعی مولد
مهارت‌های جمع‌آوری و آماده‌سازی داده‌ها
ایجاد با شبکه‌های متخاصم مولد (GANs)
تکنیک‌های تولید متن
آموزش مدل‌ها با مجموعه‌های داده واقعی
فاین تیون کردن و بهبود مدل‌ها

پیش نیازهای دوره

آشنایی با برنامه‌نویسی پایتون مفید است، زیرا در این دوره برای ایجاد مدل‌های هوش مصنوعی از پایتون استفاده خواهد شد.

توضیحات دوره

هوش مصنوعی مولد: از مبانی تا سطح تخصصی با تمرین‌های عملی، دوره‌ای جامع است که دانشجویان را به دنیای هیجان‌انگیز هوش مصنوعی مولد راهنمایی می‌کند. این دوره با مفاهیم بنیادی آغاز می‌شود و دانشجویان با مبانی هوش مصنوعی مولد، از جمله معرفی مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) و اهمیت مهندسی پرامپت آشنا می‌شوند، که مهارتی حیاتی برای هدایت پاسخ‌های هوش مصنوعی است.

این دوره به موضوعات اساسی مانند دگرنمایی واژه یا word embedding و شبکه‌های عصبی مصنوعی که بن مایه مدل‌های مولد هستند، می‌پردازد. دانشجویان با تمرین عملی، با فریم‌ورک‌های معروفی مانند Hugging Face و Lang Chain کار کرده و LLMs را در سناریوهای واقعی به کار می‌برند که از آن دسته می توان به پردازش داده‌ها از PDF‌ها یا ویکی‌پدیا، و ایجاد خروجی‌های معنادار اشاره کرد.

دانشجویان همچنین یاد می‌گیرند که چگونه Retrieval-Augmented Generation را انجام دهند و LLMs را در مجموعه‌های داده خصوصی اعمال کنند تا راه‌حل‌های سفارشی ارائه دهند. فراتر از آن، آنها ایجنت های هوشمندی خواهند ساخت که قادر به انجام تسک ها به طور مستقل باشند، مهارتی که کاربردهای واقعی در خودکارسازی و بهره‌وری دارد.

علاوه بر این، دوره پیش رو نظریه‌های پیشرفته‌ای از جمله الگوریتم‌های یادگیری عمیق و ترنسفورمرها را پوشش می‌دهد که چگونگی تغییر شکل‌دهی این فناوری‌ها در تولید محتوا، تولید کد و ترجمه را نشان می دهد. مهارت‌های هوش مصنوعی مولد در صنایع مختلف به شدت مورد تقاضا هستند و این دوره گامی قدرتمند به سوی یک شغل در این زمینه تحول‌آفرین محسوب می‌شود. با رویکرد عملی این دوره، دانشجویان آماده می‌شوند تا از پتانسیل هوش مصنوعی مولد بهره‌برداری کرده و تخصص‌های ارزشمندی برای فرصت‌های آینده به دست آورند.

این دوره برای چه کسانی مناسب است؟